5.  車端結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)協(xié)同管理

在自動駕駛等需要非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景中，業(yè)務(wù)人員往往需要將采集到的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，尤其是在仿真等場景，需要這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)能夠時(shí)間同步。在設(shè)計(jì)部署相關(guān)數(shù)據(jù)管理方案時(shí)，必須要考慮如何將這兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同管理。

·  車端數(shù)據(jù)源時(shí)鐘同步

·  采集的數(shù)據(jù)必須帶有 ms 級別的時(shí)間戳

靈活的 Corner Case 定義及迭代，支持高效的事件數(shù)據(jù)采集 - 壓縮 - 存儲 - 上傳，云端能夠按同一時(shí)間維度和格式進(jìn)行數(shù)據(jù)融合存儲、查詢以及調(diào)用。

6.  價(jià)值及應(yīng)用場景介紹

利用邊緣計(jì)算，將數(shù)據(jù)的處理、計(jì)算過程前置到車端，帶來的好處是顯而易見的。這樣做不僅能極大降低車云傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量進(jìn)而降低成本，同時(shí)也極大的減少了云端所需處理的數(shù)據(jù)量，降低了云端計(jì)算、存儲成本。甚至原先完全不可能大規(guī)模采集進(jìn)而分析的數(shù)據(jù)（依賴停車后 OBD 接口讀?。?，現(xiàn)在也變成可能（實(shí)時(shí)用車聯(lián)網(wǎng)回傳）。

基于這種設(shè)計(jì)能夠衍生出很多的應(yīng)用場景。

(1) 靈活高精度數(shù)據(jù)采集

一套基于邊緣計(jì)算和邊緣存儲技術(shù)的靈活數(shù)據(jù)采集方案，可提供完整的車端數(shù)據(jù)全量或靈活采集、存儲、上傳至云端、按需解析，滿足 OEM 從整車開發(fā)測試、量產(chǎn)運(yùn)營、用戶體驗(yàn)提升、售后排故等車輛全生命周期數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求，實(shí)現(xiàn)車端數(shù)據(jù)靈活采集、按需低成本上傳、云端數(shù)據(jù)低成本存儲，并可按需解析以滿足不同業(yè)務(wù)部門在不同階段對車端數(shù)據(jù)的各種使用需求。同時(shí)支持基于云端海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型算法部署到車端域控進(jìn)行邊緣計(jì)算，支撐業(yè)務(wù)部門高效地進(jìn)行智能汽車數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。

(2) 智能診斷

車輛部署相關(guān)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)后，能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛數(shù)據(jù)的全面、靈活采集—— 無論是 DTC 故障診斷碼、行車狀態(tài)，還是系統(tǒng)負(fù)載、異常事件等數(shù)據(jù)都可以高精度、高質(zhì)量的傳輸?shù)皆贫?，配合在云端?“診斷推理機(jī)” ，實(shí)現(xiàn)對車輛故障的精準(zhǔn)定位。對診斷相關(guān)數(shù)據(jù)的全面采集，加上邊緣計(jì)算，就可以助力主機(jī)廠和遠(yuǎn)程診斷供應(yīng)商能夠在車端設(shè)定一些健康監(jiān)測因子（Health Indicators），邊緣計(jì)算組件會依據(jù)設(shè)定好的數(shù)據(jù)警示、行為觸發(fā)、異常狀態(tài)累計(jì)判斷等條件，持續(xù)收集通訊網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序、硬件效能、使用操作記錄、系統(tǒng)程序等狀態(tài)信息，分析判斷車輛當(dāng)前狀態(tài)，防患于未然，真正實(shí)現(xiàn)主動式的智能診斷。一旦系統(tǒng)檢測到相關(guān)缺陷，會立即提供缺陷報(bào)告和故障快照給整車廠，讓車企或者技術(shù)提供商第一時(shí)間做出反應(yīng)， 更早一步發(fā)現(xiàn)問題。

(3) 自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)

自動駕駛技術(shù)在落地過程中收到無窮盡 “Corner Cases” 的困擾而無法安全的應(yīng)用到車端。解決這一困擾的主要方式之一，是獲取這些 “Corner Cases” 的場景數(shù)據(jù)用于自動駕駛模型感知和規(guī)避。這些數(shù)據(jù)的獲取，在傳統(tǒng)方式中，通過智駕車隊(duì)、自動駕駛數(shù)采車、駕駛員和數(shù)采員在指定場景下駕車進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后傳輸?shù)皆贫耸褂?；基于邊緣?jì)算和車端數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，OEM 可以方便的制定各種場景觸發(fā)規(guī)則和數(shù)據(jù)存取規(guī)則，在車端進(jìn)行相關(guān)信號的監(jiān)測，一旦場景被觸發(fā)，即可以采集車端相關(guān)數(shù)據(jù)并在車端進(jìn)行初步的處理，上傳云端用于解決相關(guān)的 “Corner Cases” ，提升極限場景下數(shù)據(jù)的獲取效率，加速自動駕駛技術(shù)的落地。

（4）數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能應(yīng)用

功能汽車的開發(fā)模式均是采用數(shù)百臺的路試車輛采集部分?jǐn)?shù)據(jù)用于標(biāo)定相關(guān)功能策略，導(dǎo)致功能和性能無法滿足場景和個性化的需求。而基于汽車數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的新技術(shù)，汽車的功能和服務(wù)背后的策略均可以通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動，滿足不同天氣、不同地域、不同工況、不同駕駛者的差異化智能體驗(yàn)。如：智能空調(diào)、智能懸架、智能底盤、智能熱管理、智能雨刷等。